本文将介绍如何用无监督学习方法来获取sentence embedding，是对近期阅读的sentence embedding论文笔记的总结(https://github.com/llhthinker/NLP-Papers...无监督句子表示学习 下面介绍的方法是在无标签语料上训练句子表示学习模型，基本思想都是在无标签训练数据上设计监督学习任务进行学习，因此这里所说的无监督句子表示学习着重于训练数据是无标签的。...更深，更复杂的模型（同时也需要更多的计算资源和训练时间）更适用于监督类型评测，但浅的对数线性模型更适合无监督类型评测。...虽然某些监督任务模型如文本蕴含模型是参数共享的，\(s\)的编码器参数和候选句子编码器参数是不同的（不共享），因为句子表示学习往往是在大规模语料上进行训练，不必担心参数学习不充分的问题。...论文通过多个句子分类任务证明QT模型了的优越性： 相较于其他无监督句子表示学习方法，QT在训练时间较少的情况下（相较于Skip-Thought、SDAE），能够达到非常不错的效果，在大多数数据集上的效果都是最好的
，利用Transformer结构无监督训练句子编码，网络架构如下所示 具体来说，输入的文本添加了一些确定的噪声，例如删除、交换、添加、Mask一些词等方法。...Encoder需要将含有噪声的句子编码为一个固定大小的向量，然后利用Decoder将原本的不带噪声的句子还原。...说是这么说，但是其中有非常多细节，首先是训练目标 其中，D是训练集；x = x_1x_2\cdots x_l是长度为l的输入句子；...\tilde{x}是x添加噪声之后的句子；e_t是词x_t的word embedding；N为Vocabulary size；h_t是Decoder第t步输出的hidden state 不同于原始的Transformer...\mathbb{R}^{1\times d}是Encoder输出的句子（行）向量。
Embedding 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2109.04380.pdf 代码链接： https://github.com/caskcsg/ESimCSE 动机 对比学习在学习无监督句向量方面引起了广泛的关注...其中最受关注的无监督方法是 unsup-SimCSE（Gao et al., EMNLP 2021)。...亮点 我们观察到，无监督 SimCSE 每个正例对之间的长度都是相同的，这可能会使学习过程产生偏置（Bias）。我们提出了一种简单而有效的“单词重复”方法来缓解这个问题。...概念及模型 最近，研究人员提出使用对比学习来更好地学习无监督的句子嵌入。对比学习的目的是通过正负例的对比使相似的句子在空间上的距离更近，不相似的句子在空间上的距离更远。...我们使用无监督 SimCSE 模型预测分数，并计算了每一组的模型预测和真实标签之间的相似性差异。
选自Medium 作者：yonatan hadar 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文介绍了三种用于表征句子的无监督深度学习方法：自编码器、语言模型和 Skip-Thought 向量模型...本文将介绍几个用于句子表征的无监督深度学习方法，并分享相关代码。我们将展示这些方法在特定文本分类任务中作为预处理步骤的效果。...分类任务 用来展示不同句子表征方法的数据基于从万维网抓取的 10000 篇新闻类文章。分类任务是将每篇文章归类为 10 个可能的主题之一（数据具备主题标签，所以这是一个有监督的任务）。...为了进行句子表征，我们将在下面的方法中使用 RNN 架构解决这些问题。 自编码器 自编码器是一种无监督深度学习模型，它试图将自己的输入复制到输出。...这是目前得到的最佳准确率。 总结 本文中，我们介绍了三个使用 RNN 创建句子向量表征的无监督方法，并且在解决一个监督任务的过程中展现了它们的效率。
论文的核心是将近期图像中的无监督学习方法应用在视频的无监督训练中。这个工作实验非常充分，也只有Facebook和Google 这样的大厂才有足够的资源来做这样的大规模实验。...论文中共选取了四种无监督学习方法：MoCo，BYOL，SimCLR，SwAV。其中MoCo和SimCLR是需要负样本的对比学习方法，而BYOL和SwAV是只依赖正样本的无监督学习方法。...这四种方法原本都是用于图像的无监督训练，视频相比图像只是多了一个时间维度，这些方法可以非常容易地扩展到视频的无监督学习中。无论是图像分类还是视频分类，无监督就是要学习到特征不变量。...论文的做法是从同一个视频中sample不同的视频片段clips来做无监督学习（这其实可看成video独有的augmentation），这其实是希望学习到temporally-persistent features...当无监督用于下游任务时，无监督训练方法在某些数据集上甚至可以超过有监督训练的方法，如基于BYOL在K400-240K无监督训练后应用在AVA和SSv2数据集上性能可以超过直接基于K400-240K的有监督训练后再在两个数据集上
机器学习如果按照训练样本标签的有无可以分为以下两种常用方法。 有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。...如果数据没有标签，显然就是无监督学习（unsupervised learning）了，也即聚类（clustering）。...hilite=%27KNN%E7%AE%97%E6%B3%95%27 SVM算法：https://www.omegaxyz.com/tag/svm/ 无监督学习（或者叫非监督学习）则是另一种。...它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。 无监督学习里典型的例子就是聚类了。...（分类，回归） ↕ 半监督聚类（有标签数据的标签不是确定的，类似于：肯定不是xxx，很可能是yyy） ↕ 无监督学习（聚类）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...无监督学习 无监督学习不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样本间的关系，比如聚类相关的任务 自监督学习 和无监督学习不同，自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息...，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。...换句话说：自监督学习的监督信息不是人工标注的，而是是通过辅助任务（pretext）在大规模无监督数据中自动构造监督信息，通过得到的标签，就可以类似有监督学习一样进行训练。...区别 自监督学习是从数据本身找标签来进行有监督学习。无监督学习没有标拟合标签的过程，而是从数据分布的角度来构造损失函数。自监督学习的代表是语言模型，无监督的代表是聚类。
在机器学习(Machine learning)领域，主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习...二、无监督式学习 1、无监督式学习(Unsupervised Learning )是人工智能网络的一种算法(algorithm)，其目的是去对原始资料进行分类，以便了解资料内部结构。...有别于监督式学习网络，无监督式学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确，亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例，而它会自动从这些范例中找出其潜在类别规则。...当学习完毕并经测试后，也可以将之应用到新的案例上。 2、无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。...三、半监督学习 1、半监督学习的基本思想是利用数据分布上的模型假设, 建立学习器对未标签样本进行标签。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言 机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。 在这里，主要理解一下监督学习和无监督学习。...无监督学习（unsupervised learning） 输入数据没有被标记，也没有确定的结果。...无监督学习的方法分为两大类： (1) 一类为基于概率密度函数估计的直接方法：指设法找到各类别在特征空间的分布参数，再进行分类。...后者从方法上讲不是学习方法。因此用K-L变换找主分量不属于无监督学习方法，即方法上不是。而通过学习逐渐找到规律性这体现了学习方法这一点。在人工神经元网络中寻找主分量的方法属于无监督学习方法。...何时采用哪种方法 简单的方法就是从定义入手，有训练样本则考虑采用监督学习方法；无训练样本，则一定不能用监督学习方法。
文章目录 前言 有监督学习 无监督学习 半监督学习 前言 机器学习是数据分析和数据挖掘的一种比较常用，比较好的手段从有无监督的角度，可以分为三类： 有监督学习 无监督学习 半监督学习 有监督学习 用已知某种或某些特性的样本作为训练集...无监督学习 知道了有监督学习的定义了，无监督学习的定义也就出来了。在算法构建的过程中不考虑Y的值，只通过特征信息去归纳出一些新的规律出来，这个方法就称之为无监督学习。...有监督学习和无监督学习的区别就是一个有y，一个没有y。这是最简单的记忆方式。...推断出数据的一些内在结构这是无监督学习学习的作用 问：为什么不建议使用无监督学习呢 无监督学习需要我们推断一些结构，但是在推断一些结构的时候可能会因为人为的主观臆断而出现一些偏差，这个就不是纯数学能够证明我是对的了...半监督学习 看上面有监督学习和无监督学习的定义，就是一半有一半无呗 意思就是用少量的有标注的样本和大量未标注的样本进行训练和分类，这样是有监督学习和无监督学习的结合。
一般情况下，机器学习分为有监督学习和无监督学习。 有监督学习 监督学习是指数据集的正确输出（right output）已知的情况下一类学习算法。...因为输入和输出已知，意味着输入和输出之间有一个关系，监督学习算法就是要发现和总结这种“关系”。 有监督学习问题分为回归和分类问题。...例子1： 根据房地产市场数据的房子尺寸大小，尝试预测房价。价格与房子尺寸大小的函数是连续的输出，所以这个问题是回归问题。...我们变化一下，若是我们输出是关于房子的最终卖出价格是高于还是低于询问价的均值，此时这个问题就是分类问题。 例子2： 回归：根据人的照片预测图片中人的年龄。...无监督学习 无监督学习是指对无标签数据的一类学习算法。因为没有标签信息，意味着需要从数据集中发现和总结模式或者结构。 我们基于数据中的变量之间关系利用聚类算法发现这种内在模式或者结构。
PCA与线性回归的区别 首先两者的代价函数就是不同的，这也是它们的根本区别，对于线性回归，他的目标是使得每个数据和预测的直线之间的 y 的平方差值最小，也就是说是垂直于 y 轴的误差最小，如下图左所示...，当然我们也可以稍微化简一下，得到最终的条件： 应用PCA的建议 假使我们正在针对一张 100×100 像素的图片进行某个计算机视觉的机器学习，即总共有 10000 个特征。...第一步是运用主要成分分析将数据压缩至 1000 个特征 然后对训练集运行学习算法 在预测时，采用之前学习而来的 将输入的特征 x 转换成特征向量 z ，然后再 进行预测。...注：如果我们有交叉验证集合测试集，也采用对训练集学习而来的 U_{reduce} 。 错误的主要成分分析情况： 一个常见错误使用主要成分分析的情况是，将其用于减少过拟合（减少了特征的数量）。...另一个常见的错误是，默认地将主要成分分析作为学习过程中的一部分，这虽然很多时候有效果，最好还是从所有原始特征开始，只在有必要的时候（算法运行太慢或者占用太多内存）才考虑采用主要成分分析。
引言 在机器学习的广阔领域中，无监督学习扮演着至关重要的角色。不同于有监督学习，无监督学习处理的是没有标签的数据集，即我们不知道每个数据点的正确答案或分类。...然而，这并不意味着无监督学习无法为我们提供有价值的信息。相反，它能够通过发现数据中的内在规律和结构，为我们揭示数据的深层含义。 无监督学习的核心概念 1....常见的降维方法包括主成分分析（PCA）、t-SNE等。 无监督学习的应用场景 1. 推荐系统 在推荐系统中，无监督学习可以帮助我们发现用户之间的相似性。...此外，无监督学习还可以用于发现图像中的关键特征和结构，提高图像处理的准确性和效率。 4. 金融领域 在金融领域，无监督学习可以用于欺诈检测、市场趋势预测等任务。...此外，无监督学习还可以用于分析金融数据中的模式和结构，为投资决策提供有价值的参考。 总结与展望 无监督学习是机器学习领域的一个重要分支，它能够从无标签的数据中发现数据内在的结构和规律。
前言 时下火热的无监督学习Yann LeCun也点赞过的无监督学习 当数据集没有任何标签时，该怎么办? 无监督学习是一组机器学习算法和方法，这些算法和方法处理这种“非基于事实”的数据。...什么是无监督学习 无监督机器学习不能直接应用于回归模型，因为它不知道输出值可能是什么，因此不可能像通常那样训练模型。...那么，无监督学习的目标到底是什么呢?当我们只有没有标签的输入数据时，我们该怎么办? 无监督学习的类别 聚类 任何企业都需要集中精力了解客户：他们是谁，是什么在驱动他们的购买决策?...无监督深度学习 不出所料，无监督学习也被扩展到神经网络和深度学习。这一领域仍处于初级阶段，但在无监督模式下深度学习的一个流行应用被称为自动编码器。...应用无监督学习中的挑战 除了寻找合适的算法和硬件等常规问题外，无监督学习还提出了一个独特的挑战：如何判断你是否完成了任务。 在监督学习中，我们定义了调优决策的指标阿里驱动模型。
``# 机器学习中的自监督学习与无监督学习 在机器学习的世界中，监督学习、无监督学习和自监督学习都是重要的学习方法。...在接下来的章节中，我们将深入讨论无监督学习和自监督学习的区别和联系，并且会通过代码实现来展示它们在真实场景中的应用。 无监督学习 无监督学习是一种让模型从未标注数据中提取有用信息的技术。...自监督学习 自监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法，模型通过生成和解决预定义的辅助任务来从数据中学习特征。...这个模型的目标是学习如何将随机打乱的图像块恢复到正确的顺序。 自监督学习与无监督学习的区别与联系 自监督学习与无监督学习的主要区别在于数据标注的方式。...总结 自监督学习和无监督学习是解决数据标注不足问题的重要工具。无监督学习通过聚类、降维等方法揭示数据的内在结构，而自监督学习则通过构建辅助任务利用未标注数据来提高模型在下游任务中的表现。
无监督学习基本原理 机器学习或统计学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习 无监督学习：从无标注数据中学习模型的机器学习问题 无标注数据是自然得到的数据 模型表示数据的类别、转换或概率 本质：学习数据中的统计规律或潜在结构...2.3 概率模型估计 假设训练数据由一个概率模型生成，同时利用训练数据学习概率模型的结构和参数 概率模型包括混合模型、概率图模型等 概率图模型又包括有向图模型和无向图模型 概率模型估计可以帮助发现数据中隐藏的横向纵向结构...机器学习三要素 同监督学习一样，无监督学习也有三要素：模型、策略、算法 模型 就是函数 z=gθ(x)z=g_\theta(x)z=gθ(x) ，条件概率分布 Pθ(z∣x)P_\theta(z...中的模型可以是混合概率模型，也可以是有向概率图模型和无向概率图模型 策略 在不同的问题中有不同的形式，但都可以表示为目标函数的优化 聚类 中样本与所属类别中心距离的最小化 降维 中样本从高维空间转换到低维空间过程中信息损失的最小化...无监督学习方法 4.1 聚类 聚类主要用于数据分析，也可以用于监督学习的前处理 可以帮助发现数据中的统计规律 数据通常是连续变量表示的，也可以是离散变量表示的 4.2 降维 降维主要用于数据分析，也可以用于监督学习的前处理
引言 上一篇介绍了如何用无监督方法来训练sentence embedding，本文将介绍如何利用监督学习训练句子编码器从而获取sentence embedding，包括利用释义数据库PPDB、自然语言推理数据...SNLI、以及综合利用监督训练数据和无监督训练数据。...，从而学习一个通用的句子编码器。...无监督训练数据包括问答(QA)型网页和论坛，Wikipedia, web news，有监督训练数据为SNLI。多任务模型设计如下图所示，其中灰色的encoder为共享参数的句子编码器。 ?...总结 基于监督学习方法学习sentence embeddings可以归纳为两个步骤： 第一步选择监督训练数据，设计相应的包含句子编码器Encoder的模型框架； 第二步选择（设计）具体的句子编码器，包括
【导读】本文是一篇入门级的概念介绍文章，主要带大家了解一下监督学习和无监督学习，理解这两类机器学习算法的不同，以及偏差和方差详细阐述。...但是自然界中大多数数据都是无标签的，因此，无监督学习在未来很广泛的基础和前景。本文我们带大家一起来了解一下监督学习和无监督学习的主要内容和用途吧。...编译 | 专知 参与 | Yingying 监督学习与无监督学习 理解两类的机器学习算法的不同 ? 在机器学习领域，有两类主要的任务：监督学习和无监督学习。...无监督学习 ? 无监督学习中最常见的是聚类任务、表示学习和密度估计。在这些任务中，我们希望在不提供任何显式标签的情况下，了解数据的内在结构。...由于没有提供标签，因此在大多数无监督学习方法中没有具体方法去比较模型性能。 无监督学习的两种常见用法是探索性分析和降维。 无监督学习在探索性分析任务中非常有用，因为它可以自动识别数据关系。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 监督学习 监督学习是目前最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常由人工标注），他可以学会将输入数据映射到已知目标。...序列生成有时可以被重新表示为一系列分类问题，比如反复预测序列中的单词或标记。 2、语法树预测（syntax tree prediction）。给定一个句子，预测其分解生成的语法树。...无监督学习 无监督学习是指在没有目标的情况下寻找输入数据的有趣变化，其目的在于数据可视化、数据压缩、数据去噪或更好地理解数据中的相关性。...无监督学习是数据分析的必备技能，在解决监督学习之前，它通常是一个必要步骤。降维（dimensionality reduction）和聚类（clustering）都是众所周知的无监督学习方法。...自监督学习 自监督学习是监督学习的一个特例，它与众不同，值得单独分为一类。自监督学习是没有人工标注标签的监督学习，可以将它看作没有人类参与的监督学习。
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